對(duì)于時(shí)間的測(cè)算，人類經(jīng)歷了日晷、圭表、渾天儀、電子表乃至今天的原子鐘時(shí)代；對(duì)于空間和方向的衡量，人類從指南針、手繪地圖、谷歌地球演進(jìn)到今天的空間探測(cè)等手段。可以說，人類對(duì)于時(shí)空的探索之路永不停止。

在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，位置信息是不重要的，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，位置信息的重要性開始被意識(shí)到，各類地圖應(yīng)用順勢(shì)而上，位置服務(wù)風(fēng)生水起。尤其在智能傳感器全線爆發(fā)的當(dāng)下，機(jī)器需要自主決策許多事情，小到一個(gè)簡(jiǎn)單運(yùn)算，大到一座城市的決策，就像城市大腦也在某種程度上代替了城市長(zhǎng)官的決策。

數(shù)據(jù)描述事物的本質(zhì)關(guān)聯(lián)，最簡(jiǎn)單地莫過于時(shí)間、空間、人物與事件，而時(shí)空就成為一項(xiàng)最基本的數(shù)據(jù)要素。

在2019年的杭州云棲大會(huì)上，主打精準(zhǔn)時(shí)空服務(wù)平臺(tái)的千尋位置首次提出AIoT時(shí)代機(jī)器所需的時(shí)空感知處理能力——“時(shí)空智能”，指出時(shí)空智能是與人工智能一樣重要的基礎(chǔ)能力。

“這是一個(gè)人的時(shí)空能力讓渡給機(jī)器的過程，而千尋位置的時(shí)空智能就是幫助機(jī)器具備這個(gè)能力。”

千尋位置CEO陳金培如此談到。

如何理解“時(shí)空智能”？

在目前的能力構(gòu)建上，千尋位置可以提供“厘米級(jí)定位、毫米級(jí)感知、納秒級(jí)授時(shí)”的精準(zhǔn)時(shí)空服務(wù)以及智能算法，讓機(jī)器獲得“時(shí)空智能”大腦。

從機(jī)器的角度來看，視覺智能、聽覺智能、時(shí)空智能構(gòu)成了機(jī)器感知外在的基礎(chǔ)，假設(shè)把視覺智能比喻成機(jī)器的“眼睛”，聽覺智能比喻成機(jī)器的“耳朵”，那么，時(shí)空智能就是機(jī)器的“方向感”。

通俗點(diǎn)來理解，以前開車，汽車需要根據(jù)定位的信息（目的地）來做駕駛方向的選擇，但做決策的主體還是人——人賦予了車的方向感。但往后，自動(dòng)駕駛汽車的級(jí)別越來越高，利用時(shí)空信息做決策的場(chǎng)景更加高頻，這就對(duì)時(shí)空信息的精度和分辨率提出挑戰(zhàn)。

當(dāng)然，不只是汽車，未來的無人機(jī)以及各類具有傳感器的IoT設(shè)備都會(huì)需要時(shí)空能力，時(shí)空數(shù)據(jù)將變成核心決策數(shù)據(jù)重要組成部分。

陳金培表示，AI首先要實(shí)現(xiàn)“感知智能”，才能邁向“認(rèn)知智能”。時(shí)空智能是機(jī)器向外感知的重要組成部分，讓機(jī)器對(duì)周圍環(huán)境進(jìn)行更細(xì)顆粒度的時(shí)空感知，從而進(jìn)行自主決策。

可以想象的是，未來隨著自動(dòng)駕駛、車路協(xié)同技術(shù)更成熟，機(jī)器必然會(huì)取代人去做看、聽和把握方向，時(shí)空智能正是利用時(shí)空信息來解決這個(gè)問題。

其實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)有2個(gè)：1）時(shí)空信息的相對(duì)全面性。今天，時(shí)空信息的標(biāo)簽在技術(shù)上可以實(shí)現(xiàn)，視頻、圖像都可以被時(shí)空信息定位；2）時(shí)空信息的分辨率要求越來越高。需求催生應(yīng)用，時(shí)空信息的高精度已經(jīng)發(fā)展到厘米級(jí)定位、毫米級(jí)感知和納秒級(jí)授時(shí)，在L3/L4自動(dòng)駕駛中被依賴程度會(huì)越來越高。

底氣在哪里？

千尋位置作為2015年成立的一家年輕公司，為何具備如此雄心來做這件事？

記者(公眾號(hào)：記者)看到它有3個(gè)基礎(chǔ)：

實(shí)力上夠“硬”。

千尋位置是2015年由中國(guó)兵器工業(yè)集團(tuán)和阿里巴巴集團(tuán)共同發(fā)起成立的，匯聚了多方資源，建設(shè)的衛(wèi)星地基增強(qiáng)站數(shù)量、質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)明顯。

從實(shí)現(xiàn)路徑上看，千尋位置的邏輯很清晰，技術(shù)難度已克服。

千尋位置基于北斗衛(wèi)星系統(tǒng)（兼容GPS、GLONASS、Galileo）基礎(chǔ)定位數(shù)據(jù)，利用遍及全國(guó)的超過2400個(gè)地基增強(qiáng)站及自主研發(fā)的定位算法，在本地、云端對(duì)原始GNSS定位數(shù)據(jù)進(jìn)行糾偏，減少衛(wèi)星、大氣、環(huán)境等因素帶來的誤差，可支持海量規(guī)模時(shí)空服務(wù)請(qǐng)求的并發(fā)處理。

場(chǎng)景正在實(shí)現(xiàn)。

上汽、一汽、福特、蔚來汽車、華人運(yùn)通、博世、高通、ST、u-blox、華為、大疆創(chuàng)新、中國(guó)民航、中國(guó)南方電網(wǎng)、國(guó)家電網(wǎng)、小米集團(tuán)、魅族等眾多廠商的產(chǎn)品已經(jīng)“用上”了時(shí)空智能。

汽車的對(duì)話基礎(chǔ)

陳金培提到，智能駕駛是千尋位置所有業(yè)務(wù)中最重要的領(lǐng)域之一。

今天，中國(guó)已經(jīng)成為全世界智能駕駛技術(shù)落地的最佳區(qū)域，感知、決策、執(zhí)行等環(huán)節(jié)蓬勃發(fā)展。千尋位置觀察到智能駕駛對(duì)時(shí)空的需求愈發(fā)強(qiáng)烈。

而交通的本質(zhì)是物體從A點(diǎn)到B點(diǎn)的過程，做空間位置的轉(zhuǎn)換，歸根到底是做兩件事：1）找到路徑；2）人能夠和交通過程的其他參與者進(jìn)行交互。

時(shí)空信息成為這兩件事的基礎(chǔ)。

實(shí)現(xiàn)第一點(diǎn)就是找到路和方向，很簡(jiǎn)單。實(shí)現(xiàn)第二點(diǎn)，就必須依靠數(shù)據(jù)的流動(dòng)和交互，這也是V2X（車用無線通信技術(shù)）那么重要的原因——V2X通過整合全球定位系統(tǒng)（GPS、北斗等）導(dǎo)航技術(shù)、車對(duì)車交流技術(shù)、無線通信及遠(yuǎn)程感應(yīng)技術(shù)奠定了新的汽車技術(shù)發(fā)展方向。

陳金培指出，在未來，如果只是做單車智能，是做不到安全駕駛的，基于雷達(dá)和機(jī)器視覺來判斷行車環(huán)境，出錯(cuò)概率會(huì)很大，只有V2X發(fā)展起來，實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同，安全駕駛才能實(shí)現(xiàn)。而實(shí)現(xiàn)V2X，賦予其最基本的時(shí)空基準(zhǔn)就是必要一環(huán)，也是數(shù)據(jù)“統(tǒng)一對(duì)話”的客觀基礎(chǔ)。

城市的時(shí)空數(shù)據(jù)“剛需”

不僅汽車場(chǎng)景需要這種時(shí)空基礎(chǔ)，很多其他場(chǎng)景亦如是。

比如在城市里，分布在街道、商場(chǎng)、居民樓等地方的攝像頭，監(jiān)控著城市的交通、自然狀況、大型設(shè)備等，保護(hù)市民安全，并且開始用人工智能來分析視頻，但是也會(huì)遇到問題：想看一條路完整的交通狀況，必須要對(duì)這條路上所有攝像頭的數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接，而拼接的前提是必須知道每個(gè)攝像頭視頻流的時(shí)間和空間數(shù)據(jù)。

一旦時(shí)空數(shù)據(jù)缺失，就拼接不起來，時(shí)空錯(cuò)亂。

陳金培提到，千尋位置會(huì)把自有的模組硬件（千尋魔方：高精度定位模組）加入到這些攝像頭中，提供精準(zhǔn)的時(shí)空服務(wù)，給視頻流指出打上時(shí)空標(biāo)簽。

如此一來，城市發(fā)生的事情就會(huì)在同一個(gè)時(shí)空基準(zhǔn)下被記錄和反饋，城市的應(yīng)用才有基礎(chǔ)做升級(jí)和更高效運(yùn)轉(zhuǎn)。

差異化玩法，讓智能城市夢(mèng)實(shí)現(xiàn)

算法，成為千尋位置目前的核心能力之一。其中主要包括平臺(tái)算法和智能終端算法。

據(jù)了解，平臺(tái)算法會(huì)通過遍布全球的大量基準(zhǔn)站衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)反演真實(shí)空間環(huán)境場(chǎng)景，基于復(fù)雜的誤差處理算法，實(shí)時(shí)反演地球大氣變化狀況，并對(duì)衛(wèi)星信號(hào)的受干擾程度進(jìn)行預(yù)測(cè)和估計(jì)，修正或減弱空間大氣對(duì)定位授時(shí)等方面的影響?；谇の恢瞄L(zhǎng)期積累的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，已和阿里達(dá)摩院進(jìn)行了長(zhǎng)期深入的合作，以期采用人工智能模擬算法，解決復(fù)雜的空間大氣建模問題。

智能終端算法層面，則是基于歷史的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，綜合定位結(jié)果，觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量，信號(hào)干擾程度等各方面因素，智能化判斷設(shè)備在何種環(huán)境下作業(yè)，并自適應(yīng)調(diào)整和修正模型參數(shù)，啟用不同策略下的算法模型，達(dá)到定位數(shù)據(jù)的最優(yōu)化處理。比如，當(dāng)遇到信號(hào)遮擋、屏蔽等情況，衛(wèi)星信號(hào)被頻繁地反射，此時(shí)算法會(huì)作出判定，將非原始信號(hào)降權(quán)或剔除，得到最精準(zhǔn)的信息。

這利用的是千尋位置的分布式架構(gòu)，同時(shí)會(huì)大量使用到千尋魔方這個(gè)模組產(chǎn)品，匹配最好的時(shí)空智能算法。

“隨著公司的發(fā)展，我們的客戶群體正變得越來越豐富，我們對(duì)于這個(gè)產(chǎn)業(yè)的思考、對(duì)于客戶需求的思考、對(duì)解決方案的思考越來越深入，內(nèi)容就會(huì)慢慢發(fā)生一些變化?！?/p>

陳金培說，目前，使用時(shí)空服務(wù)的終端主要是手機(jī)，使用主體是人，隨著物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，時(shí)空服務(wù)的使用者就是數(shù)以百億計(jì)的“機(jī)器人”，它們對(duì)時(shí)空服務(wù)的需求更高、依賴性更強(qiáng)，使用頻率將是幾何級(jí)數(shù)的增長(zhǎng)。

暢享未來數(shù)字城市，高精度的時(shí)空服務(wù)，最終將成為一種市民觸手可及的公共服務(wù)。而千尋位置將一直通過這種智能的方式，通過生態(tài)的建設(shè)，讓城市不斷進(jìn)化迭代下去。（記者記者）